메이저카지노 히트뉴스

온코소프트(대표 김진성)는연세암병원 방사선종양학과 박상준 교수, 예종철 교수, 미국메사추세스종합병원(Massachusetts General HospitalㆍMGH) 오유진 박사와 협력해방사선치료의 정확도를 2.36배 높일 수 있는 인공지능(메이저카지노) 기반 종양 컨투어링 기술을 개발했다고 11일 밝혔다.이번 연구 결과는 국제학술지.

방사선치료는 고선량의 방사선을 암세포에 조사해 사멸시키는 방식이지만, 주변의 정상 조직이 손상될 위험이 따른다. 따라서 암세포는 효과적으로 타격하면서도 정상 조직은 보호할 수 있는 정밀한 치료계획 수립이 중요하다. 이를 위해 온코소프트는 CT 등 영상 데이터를 활용해 암조직 주변의 정상 장기의 윤곽을 구별하는 메이저카지노 기반 자동 컨투어링 소프트웨어 '온코스튜디오'를 개발해 방사선치료 계획을 지원해 왔다.

이번 연구에서는 GPT와 같은 거대언어모델 (Large Language ModelㆍLLM)을 기반으로 멀티모달 메이저카지노 모델(Multimodal 메이저카지노 model)을 구축해, 기존 영상 정보 외에도 환자의 병기, 질병 위치, 수술 방법 등 언어 기반의 임상 정보를 반영한 치료계획 수립이 가능해졌다. 이를 통해 기존 모델의 영상 정보 의존성을 극복하고 더욱 정밀한 방사선치료 계획 수립이 가능해졌다는 게 회사 측의 설명이다.

공동 연구팀의 성능 검증 결과에 따르면, 외부 평가와 방사선종양학과 전문의로 구성된 전문가 평가에서 기존 메이저카지노 모델 대비 각각 1.9배와 2.36배 높은 점수를 기록했다. 특히 치료 타깃인 종양 볼륨(Clinical Target VolumeㆍCTV)의 일치도를 평가한 외부 검증에서도 기존 모델보다 1.9배 높은 정확도를 보였다.

또의료영상만 사용하는 vision only 모델보다 LLM을 활용해임상정보를의료영상과 접목해종양을 3차원으로 그리는 multi-modal 모델이 다른 기관의데이터에서도 준수한 결과를 보였으며, 무엇보다도 임상정보를 종합적으로 판단하는 의사들의 컨투어링 방법과 유사한 결과를 보이는 연구결과를 보였다.

특히 multi-modal 메이저카지노를 활용했을 때 영상만으로는 왼쪽, 오른쪽 유방암을 정확하게 판단하기 어렵지만, 임상정보를 통해 보다 정확한 종양의 위치과 모양을 구획화할 수 있는 장점을 가진 것으로 평가됐다. 아울러해당multi-modal 메이저카지노 모델은 유방암 뿐만 아니라 전립선암의 방사선 치료 타깃 설정에서도 유사한 결과를 보였다.

메이저카지노 측 관계자는 "LLM을 활용한 다양한 의료분야의 연구결과는 대부분 챗봇, 판독문, 의료기록 요약과 같은 연구가 대부분이나 본 연구는 실제 임상에서 의료영상에 LLM을 접목된 최초의 연구라고 생각이 된다"며"물론 이러한 분야의 규제에 대한 다양한 논의가 이루어지고 있지만, 본 연구를 통해서 LLM을 통한 새로운 의료영상 연구들이 나올 수 있을 것으로 예상된다"고 설명했다.

김진성 온코소프트 대표는 "이번 연구를 통해 온코스튜디오의 성능이 크게 향상될 것으로 기대된다. 영상 데이터뿐 아니라 텍스트 기반 임상정보까지 반영한 새로운 메이저카지노 기술로 방사선치료 계획의 정밀도와 안전성을 더욱 높일 수 있을 것"이라며"기존 온코스튜디오가 제공하는 정상 장기 윤곽 컨투어링 기술에 더해, 이제는 종양 볼륨(CTV) 컨투어링까지 가능해질 것이며, 이를 기반으로 진행하고 있는 해외기관과의 다기관 공동연구의 결과를 통해서 새로운 방사선암치료의 길을 열 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.